用tidyr 包中的 drop_na() 删除所有包含 NA 的行: df_dup %>% drop_na()也可以只删除某些列包含 NA 的行: df_dup %>% drop_na(sex:math)2. 对行切片:slice_*() slice 就是对行切片的意思,该系列函数的共同参数: n: 用来指定要选择的行数 prop: 用来指定选择的行比例 ...
我们可以使用tidyr包中的drop_na()函数来完成这个操作,该函数是另一个提供数据清理工具的tidyverse包。我们还将删除numNA变量,因为在删除缺失答案的受试者后,我们将不再需要它。我们使用tidyverse包中的select()函数来完成这个操作,它可以从数据框中选择或删除列。在numNA前面加上一个减号,就是告诉它要删除该列。
"drop_na"函数就是R语言中用来删除缺失值的一个功能强大的工具。 "drop_na"函数的全称是“删除缺失值”,也可以理解为"drop missing values"。它可以删除数据集中的任何缺失值,包括缺失的整数、字符串或逻辑值。这个函数的语法非常简单,只需要提供数据的因子类型和需要删除的缺失值的列名即可。"drop_na"函数会自动...
drop_na(X,X1) #按照第一列来去除NA的行 1. drop_na(X,X2) 1. (2)替换NA > replace_na(X$X2,0) #将第二列中的NA的值用0替换,只是打印出来没有实际赋值操作 [1] 1 0 3 4 5 1. 2. (3)用上一行的值填充NA fill(X,X2) 1. 2. dplyr包的功能 基础: dplyr包是专门用来处理数据框。
purrr 包中map_dfr() 和map_dfc() 函数可以在批量读入数据的同时做合并行/合并列。 根据值匹配合并数据框 左连接:left_join(), 保留x 所有行,合并匹配的y 中的列, 没有的使用NA补充 x%>%left_join(y,by=c("var1"="var2"))或者多个变量: by=c("var1","var2") ...
join_df <- drop_na(join_df) #查看该数据框总体情况 summary(join_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 链式操作符%>% 将一个函数的输出传递给下一个函数作为输入 快捷键:ctrl+shift+M 各种函数 1.统计量 install.packages("pastecs") library(pastecs) ...
) ##对于矩阵 subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...) ##对于数据框 x是对象,subset是保留元素或者行列的逻辑表达式,对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围,应小于x。 > x<-data.frame(matrix(1:30,nrow=5,byrow=T)) > rownames(x)=c("one","two","three","four","five") > ...
autoplot(x, aes(color=Species), metadata = iris[, 5, drop=FALSE]) +theme_dr() 其实就是输入数据的不同而已,当然可视化基于ggplot2的好处就是可以叠加其它功能的图层,比如说对降维结果画上“圆圈” #修改可视化(图例标签相同的时候。ggplot2...
数据分析经常会涉及相互关联的多个数据表,称为关系数据库。关系数据库通用语言是SQL(结构化查询语言),dplyr 包提供了一系列类似SQL 语法的函数,可以很方便地操作关系数据库。 一个项目的数据,通常都是用若干数据表分别存放,它们之间通过‘‘键” 连接在一起,根据数据分析的需要,通过键匹配进行数据连接。